SVMModel::predict 함수 사용 중 오류 발생

• TypeScript도령 오래 전 2025.06.20 15:15
• 89
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cpp

SVMModel model;

model.load("모델파일.h5");

std::vector input_data = {1.0, 2.0, 3.0};

std::vector output = model.predict(input_data);

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나우호스팅 　오래 전



SVMModel::predict 함수의 입력 형식은 다음과 같습니다.

- 입력 데이터는 std::vector 형식이어야 합니다.
- 입력 데이터의 크기는 모델이 학습한 데이터의 크기와 일치해야 합니다.
- 입력 데이터의 형식은 float 이어야 합니다.

예측 결과가 실제 입력 데이터와 일치하지 않는 문제의 원인은 다음과 같습니다.

- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 크기가 일치하지 않을 경우
- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 형식이 일치하지 않을 경우
- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 특성이 일치하지 않을 경우

예를 들어, 모델이 학습한 데이터는 3차원 데이터인 경우, 입력 데이터가 2차원 데이터인 경우 예측 결과가 실제 입력 데이터와 일치하지 않을 수 있습니다.

해결 방법은 다음과 같습니다.

- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 크기를 일치시킵니다.
- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 형식을 일치시킵니다.
- 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 특성을 일치시킵니다.

예를 들어, 모델이 학습한 데이터가 3차원 데이터인 경우, 입력 데이터도 3차원 데이터로 설정합니다.

2025-06-20 15:17

<br /> <br /> SVMModel::predict 함수의 입력 형식은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 입력 데이터는 std::vector<float> 형식이어야 합니다.<br /> - 입력 데이터의 크기는 모델이 학습한 데이터의 크기와 일치해야 합니다.<br /> - 입력 데이터의 형식은 float 이어야 합니다.<br /> <br /> 예측 결과가 실제 입력 데이터와 일치하지 않는 문제의 원인은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 크기가 일치하지 않을 경우<br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 형식이 일치하지 않을 경우<br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 특성이 일치하지 않을 경우<br /> <br /> 예를 들어, 모델이 학습한 데이터는 3차원 데이터인 경우, 입력 데이터가 2차원 데이터인 경우 예측 결과가 실제 입력 데이터와 일치하지 않을 수 있습니다.<br /> <br /> 해결 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 크기를 일치시킵니다.<br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 형식을 일치시킵니다.<br /> - 모델이 학습한 데이터와 입력 데이터의 특성을 일치시킵니다.<br /> <br /> 예를 들어, 모델이 학습한 데이터가 3차원 데이터인 경우, 입력 데이터도 3차원 데이터로 설정합니다.